基于多变量自动回归的电力大数据异常值检测平台设计

作者：刘涛; 李英俊; 邢峰; 乔斌强; 刘斌

来源：自动化技术与应用, 2022, 41(10): 93-96.

DOI：10.20033/j.1003-7241.(2022)10-0093-04

• 多变量自动回归
• 大数据
• 异常数据

当前电力大数据异常值检测方法存在检测准确率低、耗时较长等问题，因此提出基于多变量自动回归的电力大数据异常值检测平台的设计方法。首先构建由数据源、数据收集、实时计算、数据管道、数据存储以及数据层组成的电力数据异常值检测平台。通过多变量自动回归方法完成电力数据挖掘以及异常数据的检测，并根据基本数据和异常数据线性组合生成电力数据评价值，并对评价值进行累积分布处理，最后利用高斯分布解决电力数据异常值稀疏的问题，实现数据异常值检测。实验结果表明，所设计平台检测准确率较高且耗时较短，具有可靠性。